Jurnal Penelitian Transportasi Laut
pISSN 1411-0504 / eISSN 2548-4087
Journal Homepage: http://ojs.balitbanghub.dephub.go.id/index.php/jurnallaut
*) Corresponding author : kencanaverawati@unj.ac.id doi: http://dx.doi.org/10.25104/transla.v24i1.2022 1411-0504 / 2548-4087 ©2021 Jurnal Penelitian Transportasi Laut. Diterbitkan oleh Puslitbang Transportasi Laut, Sungai, Danau, dan Penyeberangan, Balitbang Perhubungan, Kementerian Perhubungan Artikel ini disebarluaskan di bawah lisensi CC BY-NC ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )

## Keterlambatan Pengeluaran Barang Impor di Lapangan Penumpukan Wilayah 2 Terminal Multipurpose PT Pelabuhan Tanjung Priok
Kencana Verawati a , Henita Rahmayanti a , Winoto Hadi a , Anthony Costa b , Salsabila Almira c
a Transportasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta, Jalan Rawamangun Muka, Jakarta Timur, DKI Jakarta,
b Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Sriwijaya, Jl. Palembang - Prabumulih Km. 32, Inderalaya, Indralaya Indah, Ogan Ilir, Indralaya Indah, Kec. Indralaya, Palembang, Sumatera Selatan
c Manajemen Laut, Institut Transportasi dan Logistik Trisakti, Jalan IPN Kebon Nanas No.2, Cipinang Besar Sel., Kecamatan Jatinegara, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta
Diterima 19 Januari 2022, diperiksa 25 Mei 2022, disetujui 30 Juni 2022

## Abstrak
Lapangan penumpukan merupakan fasilitas yang diberikan kepada importir sebagai  tempat penimbunan sementara (TPS) dengan jangka waktu optimal barang impor. Masih banyak ditemukan barang impor yang timbun di lapangan penumpukan melebihi waktu optimal barang impor berada di lapangan penumpukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi barang impor terlambat dikeluarkan dari lapangan penumpukan. Penelitian ini memakai metode kuantitatif dengan teknik analisis faktor exploratory . Hasil penelitian menunjukkan dua faktor yang mempengaruhi barang impor terlambat di keluarkan dari lapangan penumpukan yaitu faktor teknis dan administrasi. Faktor  teknis  yang  paling  dominan  mempengaruhi  keterlambatan  pengeluaran  barang  impor  antara  lain  gangguan pada sistem autogate dan jaringan internet, keterlambatan trucking, cuaca buruk, biaya penumpukan, dan kepadatan traffic di area pelabuhan. Faktor administrasi yang paling dominan mempengaruhi keterlambatan pengeluaran barang impor antara lain kurang tanggap nya importir dalam melengkapi dokumen impor, proses penerbitan dokumen Surat Persetujuan  Pengeluaran  Barang  (SPPB),  barang  impor  yang  sudah  memiliki  SPPB  tetapi  belum  tetapi  belum dikeluarkan  dari  lapangan  penumpukan,  serta  pengurusan  barang  impor  jalur  merah.  Sebagai  rekomendasi  perlu dilakukan maintenance berkala  untuk  sistem autogate dan  koneksi  internet  untuk  sistem  informasi  kepelabuhanan Inaportnet yang berfungsi untuk pelayanan administrasi.
Kata Kunci: Lapangan Penumpukan, Pengeluaran Barang Impor, Keterlambatan, Analisis Faktor .

## Abstract
Delivery Delay of Import Goods at Zone Two in Stacking Yard of Multipurpose Terminal PT Pelabuhan Tanjung Priok.  The  stacking  yard  is  a  facility  provided  to  importers  as  a  temporary  storage  place  (TPS)  with  an  optimal period of imported goods. There are still many imported goods that are piled up in the stacking yard, exceeding the optimal  time  for  imported  goods  to  be  in  the  stacking  yard.  This  study  aims  to  determine  the  factors  that  affect imported goods late released from the stacking yard. This study uses quantitative methods with exploratory factor analysis techniques. The results of the study indicate that there are two factors that affect the delay of imported goods being  released from the stacking  yard, namely technical and administrative factors. The most  dominant technical factors affecting delays in releasing imported goods include disruption to the autogate system and internet network, trucking delays, bad weather, stacking costs, and traffic density in the port area. The most dominant administrative factors  affecting  the  delay  in  releasing  imported  goods  include  the  lack  of  responsiveness  of  the  importer  in completing the import documents, the process of  issuing  the Letter of Approval  for the Release of Goods (SPPB), imported goods that already have SPPB but have not yet been released from the stacking yard, as well as the handling
of goods. import red line. As a recommendation, it is necessary to carry out periodic maintenance for the autogate system and internet connection for the Inaportnet port information system which functions for administrative services. Key word : Stacking Yard, Imported Goods Release, Delay, Factor Analysis

## 1. Pendahuluan
Letak Indonesia yang sangat strategis memudahkan dalam kegiatan ekspor impor diwujudkan melalui berbagai jalur  moda  transportasi,  ada  jalur  darat,  laut  dan  udara.  Di  Indonesia  kegiatan  ekspor  dan  impor  mayoritas menggunakan moda transportasi laut. Transportasi laut memiliki peran penting untuk kegiatan manusia, khususnya pendistribusian logistik. Mengingat Indonesia adalah negara dengan memiliki banyak pulau yang luas perairannya dominan  dibandingkan  dengan  daratan  maka  transportasi  laut  memainkan  peran  penting  dalam  perekonomian  di Indonesia. Hadirnya transportasi laut akan lebih mudah untuk menjangkau pulau yang letaknya di wilayah Indonesia ataupun luar negeri. (Ladesi dkk., 2021)
Peran  pelabuhan  menjadi  sangat  penting  dalam  mendukung  proses  ekspor  impor  atau  perdagangan  domestik melalui laut. Pelabuhan adalah tempat yang terdiri atas daratan dan perairan disekitarnya dengan batas – batas tertentu sebagai  tempat  kapal  bersandar, berlabuh, naik  turunnya penumpang dan/atau kegiatan bongkar muat  barang yang dilengkapi  dengan  fasilitas  keselamatan  pelayaran  dan  kegiatan  penunjang  pelabuhan  serta  sebagai  tempat perpindahan moda transportasi. (PP No 69, 2001).
Kegiatan  distribusi  di  pelabuhan  membutuhkan  tempat  penumpukan  barang  atau  petikemas  sebagai    fasilitas pokok di wilayah daratan. (Mulyono dkk., 2020). Lapangan penumpukan merupakan tempat terbuka yang digunakan untuk  menimbun  barang  baik  ekspor  maupun  impor  dari  atas/ke  kapal  yang  letaknya  berdekatan  dengan  aktivitas bongkar muat. Adapun proses – proses kegiatan yang ada pada lapangan penumpukan adalah kegiatan penerimaan barang ( receiving ) dan pengeluaran barang ( delivery ). Kegiatan receiving dan delivery di area terminal harus memiliki perencanaan yang baik agar kegiatan arus barang di area terminal multipurpose berjalan dengan lancar. (Chrisnawati dkk., 2014)
Lapangan  penumpukan  wilayah  2  merupakan  fasilitas  yang  diberikan  oleh  terminal multipurpose untuk pengendapan barang impor selama menyelesaikan proses administrasi impor dan dilakukan permeriksaan fisik jika diperlukan. Fasilitas lapangan penumpukan merupakan bagian terpenting dalam mempelancar kegiatan bongkar muat kargo pada terminal multipurpose . Lapangan penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose merupakan lapangan yang masuk ke dalam lapangan lini 1. Lapangan lini 1 merupakan tempat penimbunan sementara (TPS) yang dekat dengan kegiatan  bongkar-muat  barang  dari/ke  kapal  (Lasse,  2014).  Kegiatan  pengeluaran  barang  impor  di  lapangan penumpukan  menjadi  fokus  penting  karena  berhubungan  dengan  dwelling  time  di  pelabuhan. Dwelling  Time merupakan  lamanya  waktu  yang  diperlukan  dari  barang  impor  di  bongkar  sampai  dengan  keluar  dari  pelabuhan (Caesar, 2017) Rendahnya dwelling time di terminal multipurpose dapat menghemat biaya dan juga mengoptimalkan arus  barang  impor  di  lapangan  penumpukan  terminal multipurpose .  (Sunanda  &  Rahmayanti,  2020) . Tetapi  pada kenyataannya masih terlihat adanya barang impor yang mengendap di lapangan penumpukan terlalu lama atau lebih dari 3 hari.
Keterlambatan adalah suatu perbedaan antara waktu saat pelaksanaan tidak sesuai dengan waktu perencanaan awal, sehingga membawa dampak terhadap kegiatan selanjutnya seperti tertunda atau tidak terselesaikan tepat waktu sesuai dengan jadwal yang sudah direncanakan (Pinori dkk., 2015). Operator pelabuhan memberlakukan kebijakan tarif  progresif    terhadap  barang  yang  diendapkan  melewati  waktu  maksimal  3  hari.  Penerapan  tarif  progresif  di lapangan penumpukan sangat efektif dalam menekan angka dwelling time yang ada di pelabuhan. Meskipun demikian masih ada importir yang tidak langsung mengeluarkan barangnya dari area lapangan penumpukan sementara barang impor  tersebut  sudah  memiliki  izin  surat  pengeluaran  barang.  Hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa tingginya dwelling time di pelabuhan tidak selaras dengan fungsi dari pelabuhan itu sendiri (Witjaksono dkk., 2016). Selain itu banyak faktor – faktor yang mempengaruhi lamanya penumpukan barang impor di pelabuhan sehingga perlu dilakukan pengkajian lebih lanjut. (Hadi dkk., 2019)
Pengeluaran  barang  impor  atau  yang  dikenal  dengan delivery adalah  pekerjaan  memindahkan  barang  dari timbunan/lapangan penumpukan dan menyerahkan sampai tersusun di atas kendaraan (Permenhub KM no 21, 2007). Kegiatan pengeluaran barang impor di pelabuhan merupakan unsur penting dalam mendukung kelancaran arus barang di  terminal multipurpose Jika  kegiatan  pengeluaran  barang impor  di  pelabuhan  terhambat  maka  akan  berpengaruh pula terhadap macet nya arus barang dan kegiatan bongkar muat. Untuk mendapatkan waktu yang ideal dan efisien maka dibutuhkan pelayanan cepat dan tepat, sehingga proses pengeluaran barang akan optimal dan lancar (Nurhaliza dkk,. 2020). Jumlah barang impor yang keluar dari TPS wilayah 2 PT Pelabuhan Tanjung Priok berdasarkan Surat Persetujuan Pengeluaran Barang (SPPB) yang masuk pada bulan April 2021 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Masa Timbun Barang Bulan April 2021
Akumulasi kegiatan pengeluaran barang impor berdasarkan dokumen SPPB yang masuk Periode 1 (1-3 hari) Periode  2 (4-5 hari) Periode 3 (6 hari-seterusnya) 72 55 152
Dari data di atas terlihat bahwa jumlah delivery terbanyak pada periode 3. Dari hal ini diketahui bahwa barang yang  timbun  pada  periode  3  merupakan  barang  yang  jangka  waktu  timbunnya  mulai  dari  6  hari  -  seterusnya. Optimalnya    barang  impor  yang  timbun  di  lapangan  penumpukan  adalah  pada  periode  1  atau  1  –  3  hari.  Adapun permasalahan lain yang ditemukan pada lapangan penumpukan wilayah 2 PT Pelabuhan Tanjung Priok yaitu terdapat barang – barang impor yang sudah lama tertimbun di lapangan penumpukan atau longstay sampai dengan bertahun – tahun. Hal ini dapat dijelaskan dari data pada Tabel 2.
Tabel 2. Daftar Barang Longstay di Bulan Mei 2021 No Jenis Barang Tanggal Timbun Lama Timbun (Hari) 1 Steel Pipa 12 May 2014 2551 2 Plant  Materials 20 September 2015 2055 3 Complete Compact 27 Desember 2016 1591 4 PK/Panel Accesories Cable 23 Desember 2017 1230 5 PK/Air Dryer 6 Maret 2020 426 6 PK/Concrete Pump 23 Maret 2020 409 7 Steel Plate 20 Oktober 2020 198

## Sumber: PT Pelabuhan Tanjung Priok, 2021
Data di atas merupakan daftar barang longstay di lapangan penumpukan wilayah 2 PT Pelabuhan Tanjung Priok yang  belum  dilakukan  pemindahan.  Jika  kondisi  ini  terus  berlangsung  akan  mengganggu  kelancaran delivery di lingkungan  pelabuhan  serta  menambah  biaya  bisnis  domestik  yang  akhirnya  berpengaruh  pada  harga  konsumen (Azizah dkk., 2020). Keterlambatan pada pengeluaran barang impor di lapangan penumpukan wilayah 2 PT Pelabuhan Tanjung  Priok  akan  mengganggu  keberlangsungan  dan  kelancaran  rantai  logistik  sehingga  perlu  diteliti  faktor penyebab keterlambatan tersebut. Oleh sebab itu penelitian ini akan fokus kepada (1) Menganalisis faktor penyebab terlambatnya  pengeluaran  barang  impor  di  lapangan  penumpukan  wilayah  2  terminal multipurpose dan  (2) Mengetahui faktor yang paling dominan mempengaruhi keterlambatan pengeluaran barang di lapangan penumpukan.

## 2. Metode
Penelitian bersifat kualitatif dengan menggunakan metode analisis faktor yaitu teknik analisis data yang dipakai untuk mengolah data primer yang sudah didapatkan. Adapun tahapan dari metode ini yaitu Uji KMO dan bartlett test , Uji Anti Matriks, Uji Communalities , Uji eigenvalue , Uji Component matrix and rotated component matrix , dan uji component transformation matrix. Fokus penelitian dilakukan di Lapangan Penumpukan Wilayah 2 (TPS Ambon) di Pelabuhan Tanjung Priok, wilayah 2 merupakan zonasi untuk penempatan barang impor.
Gambar 1. Lapangan Penumpukan Wilayah 2 (TPS Ambon) PT Pelabuhan Tanjung Priok (Google maps, 2021)
Analisis  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  melalui  kuesioner  yang  diisi  oleh  karyawan  operasional wilayah  2  PT  Pelabuhan  Tanjung  Priok  sebanyak  12  orang  dengan  metode  pengambilan  sampel  yaitu purposive
sampling dimana hanya beberapa posisi yang dilakukan pengambilan data yaitu supervisor, koordinator, administrasi dan checker /kerani.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dengan  menggunakan  analisis faktor exploratory yang  merupakan  bagian  dari  statistik  multivariat  yang  bertujuan  untuk  menemukan  dan menjelaskan keterkaitan antara variabel independen, sehingga akan terbentuk satu atau lebih gabungan dari variabel yang  jumlahnya  lebih  kecil  dari  variabel  semula  tetapi  tetap  dapat  menjelaskan  variabel  aslinya.  Kumpulan  dari variabel ini disebut dengan faktor. (Santoso, 2010).
Adapun pengujian dalam analisis faktor exploratory adalah: Kaiser  –  Meiyer  –  Olkin (KMO) and Bartlett test Alat  Uji KMO and Bartlett test  of sphrecity korelasi  antar variabel serta sampel yang ditentukan sudah dapat dilakukan analisis faktor. Untuk mengetahui kevalidan maka nilai KMO and Bartlett test harus ada di atas 0,5 dengan angka signifikansi dibawah 0,05.
KMO = ΣΣ𝑖=𝑗𝑟 2 𝑖𝑗 ΣΣ𝑟 2 +ΣΣ𝑎 2 𝑖𝑗 …………………. (1)
Anti  Image  Matrices berfungsi  untuk  mengetahui  variabel  yang  layak  masuk  kedalam  analisis  faktor  harus memiliki angka Measure of sampling adequacy (MSA) berada di atas 0,5. Pada uji anti image , variabel yang memiliki nilai MSA paling kecil harus dikeluarkan sebagai faktor ada  atau di uji ulang salah satu variabel nya. Proses ini bisa dilakukan lebih dari sekali sampai semua variabel memenuhi nilai MSA.
MSA = Σ𝑟 2 𝑖𝑗 Σ𝑟 2 𝑖𝑗+Σ𝑎 2 𝑖𝑗 …………………. (2)
Communalities adalah besarnya varians dalam suatu variabel yang dapat diuraikan oleh faktor yang terbentuk. Tingginya  nilai communalities dari  variabel,  maka  hubungannya  akan  semakin  tinggi  dengan  faktor  yang  sudah terbentuk. Nilai communalities dapat dibuktikan dengan menambahkan masing – masing kuadrat faktor loading dari faktor yang sudah terbentuk. Eigenvalue digunakan untuk menganalisis suatu faktor baru. Syarat terbentuknya faktor baru yang layak yaitu harus memenuhi nilai eigenvalue sebesar > 1. Nilai eigenvalue adalah total variance yang dapat dijelaskan oleh masing – masing faktor yang dilihat sebagai nilai untuk membentuk faktor baru.
Component matrix berfungsi sebagai langkah untuk menentukan suatu variabel akan masuk kedalam faktor yang sudah terbentuk. Proses penentuan ini dilakukan dengan melihat korelasi  nilai loading terbesar dari  variabel setiap baris. Tetapi pada langkah ini korelasi nilai loading nya masih belum terlihat jelas. Maka perlu dilakukannya rotation agar memperjelas perbedaan nilai korelasi dari sebuah variabel akan masuk ke faktor mana. Rotated component Matrix merupakan tahap yang menunjukkan hasil dari distribusi variabel dengan nilai factor loading yang lebih jelas. Dalam tahap  uji  ini  angka  korelasi  atau factor  loading akan  berubah.  Tapi  inilah  kegunaan  dari  proses  rotasi,  untuk memperjelas  posisi  suatu  variabel  pada  faktor.  Nilai factor  laoding berfungsi  untuk  meperlihatkan korelasi  antara variabel  dan  faktor  yang  terbentuk. Component  transformation  matrix merupakan  suatu  pelengkap  atau  langkah terakhir setelah faktor terbentuk. Proses ini memiliki tujuan untuk membuktikan bahwa faktor yang terbentuk sudah tepat untuk merangkum variabel yang sudah di tetapkan dengan menunjukkan nilai > 0,5. Definisi  operasional  variabel  pada  penelitian Exploratory  Factor  Analysis dilakukan  untuk  mengelompokan indikator/variabel  baru  yang  belum  dibahas  sebelumnya.  Berikut  penjelasan  variabel  dalam  penelitian  ini:  (1) Dokumen  Impor :  Dokumen  impor  merupakan  dokumen  –  dokumen  yang  digunakan  dalam  proses  impor  barang. Adapun dokumen – dokumen impor yaitu Bill of Lading (B/L), Commercial Invoice dan Packing List , surat kuasa, Delivery Order (D/O), Pemberitahuan Import Barang (PIB), dan lain – lain. Dalam penelitian ini pengurusan dokumen impor memberi pengaruh lamanya masa timbun barang di lapangan penumpukan. (2) Status jalur merah : penetapan atas status barang impor dari bea cukai yang perlu dilakukan pemeriksaan  fisik dan pengecekan dokumen sebelum SPPB diterbitkan. Dalam penelitian ini penetepan status jalur merah pada barang impor memberi pengaruh lamanya masa  timbun  barang  di  lapangan  penumpukan.  (3)  Dokumen  SPPB  :  dokumen  SPPB  adalah  dokumen  yang dikeluarkan oleh bea cukai sebagai syarat pengeluaran barang impor dari lapangan penumpukan. Dalam penelitian ini penerbitan  dokumen  SPPB  dari  bea  cukai  memberi  pengaruh  lmnya  masa  timbun  barang  impor  di  lapangan penumpukan. (4) Barang impor SPPB : Barang impor SPPB adalah barang impor yang sudah terbit dokumen SPPB nya dan dapat dikeluarkan dari area pelabuhan. Dalam penelitian ini barang impor yang sudah memiliki SPPB tetapi belum  dikeluarkan  dari  lapangan  penumpukan  dapat  memberi  pengaruh  lamanya  masa  timbun  barang  impor  di lapangan  penumpukan.  (5)  Trucking  :  Trucking  merupakan  kendaraan  via  darat  yang  digunakan  untuk  membawa barang – barang ke tempat tujuan.
Dalam penelitian ini trucking  yang terlambat  dapat  memberi  pengaruh terhadap  lamanya  pengeluaran barang impor di lapangan penumpukan. (6) Traffic : Traffic merupakan lalu lintas. Dalam penelitian ini padatnya traffic di area pelabuhan akan memberikan pengaruh terhadap lamanya pengeluaran barang impor di  lapangan penumpukan. (7) Sistem autogate dan jaringan: sistem autogate merupakan sistem yang digunakan sebelum trucking masuk ke area dermaga dimana perlu mendapatkan barcode untuk  proses screening di  mesin  yang proses kerjanya menggunakan jaringan. Dalam penelitian ini sistem autogate dan jaringan dapat memberi pengaruh terhadap lamanya pengeluaran barang impor daari area lapangan penumpukan. (8) Cuaca : cuaca adalah kondisi  atmosfer pada waktu  dan tempat tertentu.  Dalam  penelitian  ini  cuaca  dapat  memberi  pengaruh  terhadap  lamanya  pengeluaran  barang  impor  dari lapangan penumpukan. (9) Biaya penumpukan : Biaya penumpukan adalah biaya yang timbul ketika barang impor timbun di area lapangan penumpukan. Besar kecil nya biaya tergantung pada lama atau tidaknya suatu barang timbun di lapangan penumpukan. Dalam penelitian ini besarnya biaya penumpukan akibat lamanya waktu timbung barang impor dapat mempengaruhi lamanya barang impor timbun di lapangan penumpukan.

## Tabel 3. Operasional Variabel
No Variabel Definisi Operasional Variabel Indikator 1 Dokumen Impor Persepsi responden terhadap kurang tanggapanya  importir  dalam  melengkapi dokumen impor yang sudah ditentukan. (X1) Kurang tanggap nya importir dalam melengkapi  dokumen  impor  yang  sudah ditentukan mempengaruhi  lamanya masa timbun barang di lapangan penumpukan. 2 Status Jalur Merah Persepsi  responden  terhadap  penanganan barang  impor  berstatus  jalur  merah mempengaruhi  lamanya  masa  timbun barang impor. (X2)  Waktu  yang  dibutuhkan  dalam menangani  barang  berstatus  jalur  merah mempengaruhi  lamanya  masa  timbun barang di lapangan penumpukan 3 Dokumen SPPB Persepsi responden terhadap proses penerbitan  dokumen  SPPB  dari  bea  cukai yang mempengaruhi lamanya masa timbun barang impor. (X3) Proses penerbitan dokumen dari bea cukai  (SPPB)  mempengaruhi  lamanya masa timbun barang di lapangan penumpukan. 4 Barang  impor SPPB Persepsi  responden  terhadap barang impor yang  sudah  memiliki  SPPB  tapi  belum dilakukan  pengeluaran  barang  impor  dari lapangan penumpukan. (X4)  Belum  sigapnya  importir  untuk mengeluarkan  barang  dari  lapangan penumpukan  setelah  dokumen  SPPB terbit. 5 Trucking Persepsi responden terhadap keterlambatan trucking saat  kegiatan  pengeluaran  barang impor dari lapangan penumpukan. (X5) Keterlambatan trucking mempengaruhi proses pengeluaran barang  impor  ( delivery )  di  lapangan penumpukan. 6 Traffic Persepsi  responden  terhadap  padatnya traffic di area pelabuhan. (X6)  Padatnya traffic di  area  pelabuhan mempengaruhi proses pengeluaran barang  impor  ( delivery )  di  lapangan penumpukan. 7 Sistem autogate dan jaringan Persepsi  responden  terhadap  gangguan yang  terjadi  pada  sistem autogate dan
jaringan akan mempengaruhi proses kegiatan pengeluaran barang impor. (X7)  Padatnya traffic di  area  pelabuhan mempengaruhi proses pengeluaran
barang  impor  ( delivery )  di  lapangan penumpukan. 8 Cuaca Persepsi  responden  terhadap  buruknya cuaca akan mempengaruhi kegiatan pengeluaran barang di lapangan penumpukan. (X8)  Buruknya  cuaca  mempengaruhi proses pengeluaran barang impor ( delivery ) di lapangan penumpukan. 9 Biaya Penumpukan Persepsi  responden  terhadap  besarnya biaya  penumpukan  timbul  akibat  lamanya barang timbun di lapangan penumpukan. (X9) Besarnya biaya penumpukan diakibatkan oleh lamanya barang timbun di lapangan penumpukan.
Sumber: Analisis, 2021

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Tahap ini merupakan screening awal dalam analisis faktor untuk mengetahui variabel yang dicantumkan dalam kuesioner penelitian layak untuk dilanjutkan ke tahap analisis faktor selanjutnya. Pada uji KMO and bartlett test data yang  digunakan  adalah  data  responden  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  nya  dan dikatakan memenuhi jika nilai KMO and bartlett test nya menunjukkan nilai di atas 0,50. Jika diketahui saat pengujian nilai dibawah 0,50 maka variabel tersebut tidak dapat dilakukan analis faktor.
Tabel 4. Uji Kaiser Meyer Olkin and Bartlett’s Test

## KMO and bartlett’s test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .645 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-square 74.150 Df 36 Sig. 0,00
Sumber: Analisis, 2021
Dari tabel di atas diketahui nilai KMO and bartlett’s test adalah 0,645. Nilai tersebut menunjukkan bahwa nilai KMO lebih besar dari 0,50 dengan nilai signifikansi 0,00 < 0,005. Maka variabel dan sample yang didapatkan sudah dapat dilakukan analisis dengan menggunakan metode analisis faktor.
Setelah dilakukan uji KMO and bartlett test maka selanjutnya akan di uji anti image matrices nya untuk melihat hasil Measure of sampling adequacy (MSA). Variabel dikatakan memenuhi saat nilai MSA nya berada > 0,5 .
Tabel 5. Hasil Pengujian Anti Matrics No Variabel Nilai MSA 1 X1 0,601 2 X2 0,816 3 X3 0,764 4 X4 0,551 5 X5 0,631 6 X6 0,584 7 X7 0,704 8 X8 0.522 9 X9 0,658 Sumber: Analisis, 2021.
Dari pengujian nilai MSA di atas dapat dikatakan semua variabel memiliki nilai MSA > 0,5. Maka 9 variabel tersebut dapat dilakukan analisis selanjutnya.
Analisis Communalities , analisis ini bertujuan untuk melihat seberapa besar variabel dapat menjelaskan faktor yang terbentuk. Hal ini dapat dilihat dari nilai yang dihasilkan oleh variabel tersebut semakin tinggi nilai extraction nya maka semakin besar perannya terhadap faktor tersebut. Berikut merupakan analisis communalities pada 9 variabel yang bisa dilakukan analisis lebih lanjut.
Tabel 6. Hasil Analisis Communalities Variabel Initial Extraction X1 1.000 .892 X2 1.000 .779 X3 1.000 .893 X4 1.000 .755 X5 1.000 .860 X6 1.000 .651 X7 1.000 .913 X8 1.000 .679 X9 1.000 .777 Sumber: Analisis, 2021
Untuk  variabel  X1  (Kurang  tanggapnya  importir  dalam  melengkapi  dokumen  impor  yang  sudah  ditentukan mempengaruhi  lamanya  masa  timbun  barang  di  lapangan  penumpukan),  memiliki  angka  0.892.  Dapat  dijelaskan bahwa  sekitar  89,2  %  varians  variabel  X1  dapat  menjelaskan  faktor  yang  terbentuk,  Variabel  X2 sebesar  77,9  %, Variabel  X3  sebesar  89,3  %,  Variabel  X4  sebesar  75,5%,  Variabel  X5  sebesar  86%,  Variabel  X6  sebesar  65,1%, Variabel X7 sebesar 91,3%, Variabel X8 sebesar 67,9%, Variabel X9 sebesar 77,7%.
Pengujian  yang  akan  dilakukan  selanjutnya  adalah  pengujian total  variance  expalined .  Pengujian  ini menunjukkan sebuah tabel yang berisikan jumlah faktor yang terbentuk. Faktor yang terbentuk akan memiliki nilai eigenvalue sendiri  disyaratkan  harus  >  1.  Jika  nilai  <  1  dipastikan  tidak  ada  faktor  terbentuk.  Nilai eigenvalue digunakan dalam menganalisis layak nya suatu faktor baru yang terbentuk dan hal ini ditunjukan melalui nilai terbesar sampai dengan yang terkecil. Berikut merupakan hasil dari pengujian total variance expalined .
Tabel 7. Hasil Uji Eigenvalue
No. component Initial eigenvalues total % of variance Camulative % 1 4.637 51.524 51.524 2 2.561 28.455 79.979 3 0.668 7.422 87.401 4 0.408 4.537 91.937 5 0.376 4.181 96.118 6 0.163 1.815 97.933 7 0.109 1.211 99.144 8 0.040 0.450 99.594 9 0.37 0.406 100.000
Seperti apa yang sudah dijelaskan di atas untuk mengetahui apakah ada faktor terbentuk maka nilai eigenvalue nya harus > 1. Berdasarkan hasi pengujian diketahui terdapat 2 faktor terbentuk, karena memiliki nilai eigenvalues ≥ 2.561. Namun untuk 7 faktor yang lain memiliki nilai eigenvalues ≤ 0,668, sehingga faktor terhenti pada faktor 1 dan 2 saja.
Tabel component matrix berfungsi untuk memperlihatkan pengelompokan dari 9 variabel terhadap 2 faktor yang sudah terbentuk. Angka yang tertera pada tabel adalah nilai factor loadings dari setiap variabel, yang menunjukkan besar hubungan antara  variabel dengan faktor yang sudah terbentuk. Untuk menentukan variabel mana akan masuk ke faktor maka akan dilakukan dengan melihat nilai factor loadings terbesar.
Tabel 8. Hasil Uji Component 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑎 1 2 X1 .559 .761 X2 .739 .483 X3 .758 .564 X4 .487 .720 X5 .729 -.573 X6 .714 -.375 X7 .826 -.479 X8 .717 -.406 X9 .854 -.219
Sumber: Analisis, 2021
Berdasarkan  tabel  di  atas,  pada  variabel  X1  (kurang  tanggapnya  importir  dalam  melengkapi  dokumen  impor yang sudah ditentukan mempengaruhi lamanya masa timbun barang di lapangan penumpukan) dapat diinterpretasikan bahwa hubungan antara variable X1 dengan component 1 (0,559) dan 2 (0,761) adalah kuat karena semua memiliki nilai  diatas  0,5.  Diketahui  bahwa  angka factor  loading pada component nomor  2  merupakan  yang  paling  tinggi, variabel X1 dapat di masukan ke dalam faktor nomor 2. Tetapi melihat dari angka factor loadings , keduanya memiliki nilai  yang  sama  –  sama  kuat  maka  sebenernya  sulit  untuk  memutuskan  variabel  ini  akan  di  masukan  ke  dalam component 1  atau  2.  Maka  dari  itu,  variabel  yang  masih  belum  jelas  akan  dilakukan  proses  rotasi  ( rotation ),  agar semakin jelas variabel tersebut akan dimasukan ke dalam component 1 atau 2, sebagaimana ditampilkan pada tabel dibawah.
Tabel 9. Hasil Rotated Component Matrics Komponen 1 2 X1 -.001 .944 X2 .308 .827 X3 .276 .904 X4 -.035 .868 X5 .927 -.029 X6 .798 .122 X7 .950 .104 X8 .818 .098 X9 .818 .330 Sumber: Analisis, 2021
Faktor  loadings berfungsi  untuk  memperlihatkan  korelasi  antara  variabel  dengan  faktor  yang  terbentuk. Component  Matrix yang sudah dirotasi  sehingga menjadi  lebih jelas dari  sebelumnya.  Dari 9 varibel  telah dirotasi maka  hasilnya  adalah  (1)  Faktor  1  terdiri  dari  variabel  X5  (keterlambatan trucking ),  X6  (padatnya traffic area pelabuhan), X7 (gangguan sistem autogate dan jaringan), X8 (buruknya cuaca), dan X9 (besarnya biaya penumpukan). Sedangkan  (2)  Faktor  2  terdiri  dari  variabel  X1  (kurang  tanggapnya  importir  dalam  melengkapi  dokumen  impor), variabel X2 (barang impor berstatus jalur merah), X3 (proses penerbitan dokumen SPPB), dan X4 (barang impor yang sudah memiliki SPPB).
Tabel 10. Component Transformation Matrix Component 1 2 1 .805 .593 2 -.593 .805 Sumber: Analisis, 2021
Angka diagonal yang berada pada tabel di atas, antara component 1 dengan 1, dan component 2 dengan 2. Terlihat kedua angka tersebut jauh di atas 0,5 (.805 dan .805). hal ini membuktikan kedua faktor ( component ) yang terbentuk
sudah tepat, karena mempunyai korelasi yang tinggi. Setelah melalui proses pengujian dengan metode analisis faktor, diketahui  terdapat  2  faktor  yang  terbentuk.  Proses  selanjutnya  adalah  pemberian  nama  atas  faktor  yang  terbentuj. Dalam  menetapkan  nama  faktor  sangat  penting  untuk  memperhatikan  variabel  yang  membentuk  faktor  tersebut. Sehingga, faktor 1 yang terdiri atas variabel keterlambatan trucking , padatnya traffic di pelabuhan, buruknya cuaca, gangguan sistem autogate dan jaringan, dan besarnya biaya penumpukan. Terlihat seluruh variabel yang membentuk faktor merupakan kendala yang timbul pada bagian/proses yang ada pada teknis, maka faktor 1 akan dinamakan faktor teknis. Faktor 2 terdiri atas variabel kurang tanggapnya importir dalam melengkapi dokumen impor, pengenaan jalur merah pada barang impor, proses penerbitan dokumen SPPB, dan barang impor sudah terbit SPPB. Karena mayoritas variabel yang membentuk faktor merupakan kendala yang timbul pada bagian/proses administrasi maka faktor 2 akan dinamakan  faktor  administrasi.  Berdasarkan  pengujian  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  analisis  faktor,  dapat diuraikan bahwa faktor yang mempengaruhi keterlambatan pengeluaran barang di lapangan penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose adalah faktor teknis dan administrasi. Dari 9 variabel, setelah dilakukan uji analisis faktor maka terbentuklah  2  faktor  yang  mempengaruhi  keterlambatan  pengeluaran  barang  impor  pada  lapangan  penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose . Faktor teknis terdiri dari X5 = keterlambatan trucking , X6 = padatnya traffic di area pelabuhan, X7 = gangguan sistem autogate dan jaringan, X8 = buruknya cuaca, dan X9 = besarnya biaya penumpukan akibat lamanya barang timbun  di  lapangan  penumpukan.  Faktor  ini  merupakan  faktor  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi keterlambatan pengeluaran barang impor di lapangan penumpukan karena memiliki keragaman data sebesar 51,52%. Faktor yang memiliki nilai loading terbesar adalah variabel X7 (gangguan sistem autogate dan jaringan) yaitu 0,959. Setiap  kegiatan delivery di  terminal multipurpose pasti  akan  melewati gate . Gate di  terminal multipurpose sudah berbasis autogate system yang didukung dengan penggunaan barcode . Sistem ini sudah berjalan kurang lebih 1 tahun, dan  masih  sering  ditemukan  permasalahan  seperti  gangguan  pada  sistem.  Selain  itu  kerap  kali  ditemukan permasalahan pada jaringan  internet di area terminal multipurpose , yang sering terjadi pada autogate system sehingga berdampak pada kegiatan delivery yang terhambat. Hal ini relevan dengan penelitian sebelumnya mengenai automatic gate  system yang  menemukenali  permasalahan  yang  kerap  terjadi  adalah down -nya system  autogate .  Hal  ini  perlu diperhatikan  lagi  kedepannya  karena  dapat  menghambat  proses  kegiatan  di  lapangan  penumpukan.  (Padlan  dkk., 2020)
Berdasarkan  wawancara  dengan  beberapa  karyawan,  dapat  dinyatakan  bahwa  gangguan  yang  terjadi  pada autogate  system dan  jaringan  dapat  berpengaruh  terhadap  kegiatan  pengeluaran  barang  impor  di  lapangan penumpukan. Dampak yang dapat ditimbulkan seperti kemacaten di area terminal akibat antrian truk yang akan keluar. Adapun  kerusakan  yang  biasanya  terjadi  adalah  gangguan  pada  sistem  ( barcode tidak  tercapai  dan  sinyal  lemot), gangguan pada fisik (listrik padam dan portal/mesin tersenggol badan truk), dan gangguan teknis (truk muatan combo atau lebih dari 1 bill of lading (BL) yang barcode nya diberikan saat berada di dalam TPS dan barcode yang dipegang oleh supir hilang).
Variabel selanjutnya yang memiliki nilai loading tertinggi kedua adalah X5 (keterlambatan trucking ) yaitu 0,927 yang  berdampak  pada  keterlambatan  pengeluaran  barang  ( delivery )  di  lapangan  penumpukan  wilayah  2  terminal multipurpose . Keterlambatan trucking bisa disebabkan oleh: a) Terbentur dengan hari libur nasional/tanggal merah, b)  Lambatnya  pembongkaran  diruang  penyimpanan/gudang  milik  importir,  c) Trucking yang  disediakan  kurang banyak.
Variabel nilai loading urutan ketiga adalah X8 (buruknya cuaca) yaitu 0.818. Buruknya cuaca seperti hujan deras serta  angin  kencang  menjadi  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  keterlambatan  pengeluaran  barang  di  lapangan penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose . Berdasarkan obeservasi lapangan, saat hujan deras tiba maka semua kegiatan (termasuk delivery ) yang ada di terminal multipurpose akan berhenti untuk sementara waktu dan dimulai lagi saat cuaca sudah membaik.
Variabel  nilai loading urutan  keempat  adalah  X9  (besarnya  biaya  penumpukan)  yaitu  0,818.  Besarnya  biaya penumpukan timbul akibat barang impor terlalu lama timbun di lapangan penumpukan. Hal ini terjadi pada barang – barang longstay yang sudah timbun selama bertahun – tahun. Ketika diurus oleh importir, diketahui bahwa biaya yang dikeluarkan untuk membayar jasa lapangan penumpukan, jumlah nilai yang dikeluarkan lebih besar dari nilai barang impor  tersebut  akhirnya  barang  tersebut  tidak  jadi  dikeluarkan  dan  sampai  saat  ini  barang  tersebut  masih  ada  di lapangan  penumpukan  wilayah  2  terminal multipurpose .  Dalam  penelitian  sebelumnya  juga  ditemukenali  bahwa bahwa  biaya  menjadi  salah  satu  faktor  yang  kendala  yang  ada  pada dwelling  time khususnya  pada  tahapan post clearance .  Lebih  lanjut  disebutkan  bahwa  importir  belum  mampu  membayarkan  biaya  administrasi  di  pelabuhan sedangkan SPPB-nya sudah terbit. (Ekananda dkk., 2017)
Variabel  terakhir  adalah  X6   (padatnya traffic di  area  pelabuhan)  yaitu  0,821.  Sampai  saat  ini  masih  terlihat traffic di  area  pelabuhan  seringkali  mengalami  kemacaten.  Ramainya  lalu  lintas  di  area  pelabuhan sampai  dengan terminal yang kemudian berdampak pada padatnya traffic di area pelabuhan akan sangat menggangu proses kegiatan pengeluaran barang karena trucking terhambat untuk masuk ke area terminal. Faktor  kedua  diberi  nama pre  &  custom  clearance  karena variabel  yang  mewakili  terdiri  atas  X1 =   Kurang tanggap  nya  importir  dalam  melengkapi  dokumen  impor  yang  sudah  ditentukan,  X2  =  Pengenaan  barang  impor berstatus  jalur  merah,  X3  = Proses  penerbitan  dokumen  SPPB  dari  bea  cukai,  dan  X4  =  Belum  sigapnya  importir untuk mengeluarkan barang dari lapangan penumpukan setelah dokumen SPPB terbit.
Variabel  pertama  dengan  nilai loading tertinggi  adalah  variabel  X1  (kurang  tanggap  nya  importir  dalam melengkapi  dokumen  impor  yang  sudah  ditentukan)  yaitu  0.944.  Saat  barang  impor  sampai  di  pelabuhan  maka
importir harus segara melaporkan barang tersebut  dengan melengkapi  dokumen  –  dokumen yang sudah ditentukan oleh  bea  cukai  seperti  PIB.  Tetapi  berdasarkan  hasil  uji  analisis  faktor,  masih  terdapat  importir  yang  tidak  cepat tanggap  untuk  melaporkan  dokumen  impor  tersebut.  Kondisi  ini  relevan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan bahwa terdapat faktor eksternal dan internal yang mempengaruhi dwelling time di pelabuhan, untuk tahap pre-clearance akibat perilaku dari importir sendiri yang baru menyampaikan PIB beberapa hari setelah pembongkaran barang impor. (Ruwantono & Nugroho, 2016)
Variabel kedua dengan nilai loading tertinggi selanjutnya adalah variabel X3 (proses penerbitan dokumen SPPB dari bea cukai) yaitu 0,904. Syarat utama untuk mengeluarkan barang impor dari lapangan penumpukan wilayah 2 harus memiliki SPPB yang diterbitkan oleh bea cukai. Oleh karena itu waktu  yang dibutuhkan untuk menerbitkan dokumen  SPPB  akan  mempengaruhi  lamanya dwelling  time barang  impor  di  lapangan  penumpukan.  Cepat  atau lambatanya penerbitan SPPB tergantung pada tanggapanya importir dalam melengkapi dokumen impor  yang sudah ditentukan dan ketentuan lainnya serta waktu yang dibutuhkan bea cukai untuk memverifikasi dokumen tersebut.
Variabel  ketiga  adalah  variabel  X4  (belum  sigapnya  importir  untuk  mengeluarkan  barang  dari  lapangan penumpukan setelah dokumen SPPB terbit) dengan nilai loading 0,868. SPPB merupakan dokumen yang diterbitkan oleh bea cukai untuk diberikan kepada importir sebagai syarat pengeluaran barang di lapangan penumpukan. Tetapi sangat disayangkan karena masih adanya importir yang tidak sigap untuk langsung mengeluarkan barang nya setelah dokumen SPPB tersebut terbit. Sehingga lapangan penumpukan yang ada pada terminal multipurpose menjadi gudang penimbunan  sementara  oleh  para  importir  karena  banyak  hal.  Hal  ini  relevan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang terkait  dengan  evaluasi  permasalahan  kegiatan  ekspor  impor  yang  mempengaruhi dwelling  time ,  dikatakan  bahwa masih banyak nya barang impor yang SPPB tetapi tidak segera ditarik keluar dari pelabuhan. (Yuliani, 2016)
Tabel 10. Barang Impor yang Terbit SPPB Jenis barang Consignee Lama Timbun No. SPPB/Tanggal Keluar Hot rolled steel PT. Tunasperkasa Tekindo 3 hari 171290/8 April 2021 9 April 2021 Steel wirerod PT. Yang Mandiri Utama Sukses 4 hari 174048/9 April 2021 10 April 2021 Steel Pipe PT. Sinar Bintang Sempurna 4 hari 173866/9 april 2021 10 April 2021 Steel pipe PT. Asia Prima Steel 4 hari 173902/9 April 2021* 11 April 2021 16 April 2021 Hot Rolled Steel PT. Tunaperkasa Tekindo 6 hari 171300/11 April 2021 12 April 2021 Steel Pipe PT. Sinar Bintang Sempurna 6 hari 173866/11 April 2021 16 April 2021 Jenis barang Consignee Lama Timbun No. SPPB/Tanggal Keluar Steel Pipe PT. Sinar Bintang Sempurna 7 hari 179644/12 April 2021* 13 April 2021 16 April 2021 Steel pipe PT. Asia Prima Steel 7 hari 172208/12 April 2021 16 April 2021 Steel pipe PT. Asia Prima Steel 8 hari 173902/11 April 2021 16 April 2021 Steel sheet PT Selamat Sempurna TBK 7 hari 184008/14 April 2021 15 April 2021 Steel wirerod PT Kabatama Raya 2 hari 182940/14 April 2021 18 April 2021 Alloy Steel PT. Adiperkasa Ekabakti Industry 3 hari 188867/15 April 2021 16 April 2021 Steel wirerod PT. Windland Wire Industries 5 hari 191654/17 April 2021 18 April 2021 Steel wirerod PT. Windland Wire Industries 7 hari 194100/19 April 2021 25 April 2021 Steel sheet PT. Roda Prima Lancar 2 hari 195046/19 April 2021 20 April 2021 Steel plate PT. United Tractor Pandu 6 hari 193186/20 April 2021 25 April 2021 Steel wire rod PT. Sumiden Serasi Wire Rod Products 10 hari 195965/21 April 2021 Steel sheet PT Dharma Polimetal 6 hari 200119/23 April 2021 27 April 2021
Sumber: PT. Pelabuhan Tanjung Priok, 2021
(*) = barang impor yang sudah dilakukan proses pengeluaran tetapi terhenti selama beberapa hari.
Tabel 10 merupakan data barang impor yang berada di lapangan penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose dan  sudah  memiliki  SPPB  tetapi  belum  di  keluarkan  dari  area  lapangan  penumpukan.  Berdasarkan  jenis  barang mayoritas berupa besi baja yang sifatnya tidak mudah rusak meskipun berada pada area terbuka.
Variabel terakhir adalah variabel X5 (pengenaan barang impor berstatus jalur merah) dengan nilai loading 0,827. Barang  impor  berstatus  jalur  merah  adalah  barang  yang  ditetapkan  oleh  bea  cukai  terhadap  barang  impor  yang terindikasi adanya perbedaan baik fisik barang atau dokumen impor yang dikumpulkan. Selain itu, pengenaan barang
berstatus jalur merah tidak hanya karena perbedaan dokumen tetapi random by system dari bea cukai. Barang - barang impor  yang  terkena  jalur  merah  harus  dilakukan pemerikasaan  lebih  lanjut  dengan mengambil sample dari  barang impor tersebut. Butuh waktu dalam menangani barang berstatus jalur merah sampai status tersebut dicabut. Cepat atau lambatnya waktu bergantung kepada ketanggapan importir dalam mengurus barang tersebut atau faktor lain seperti lamanya  proses  pemeriksaan  dari  bea  cukai.  Semakin  lama  barang  tersebut  tidak  diurus  maka  barang  impor  akan semakin lama mengendap di lapangan penumpukan. Hal ini bisa dilihat dari daftar barang – barang longstay akibat pengenaan jalur merah yaitu sebagai berikut:
Tabel 11. Barang Longstay Jalur Merah No. TPS BC 1.1 Congsignee Tanggal timbun Lama timbun Segel P2 Keterangan Nomor Pos Tanggal 1 Ambon 001801 0009 29 April 2014 PT Bumi Karya Steel Industri 12 Mei 2014 2551 YA Steel Pipa 2 Ambon 003727 0014 14 September 2015 CV. Cipta Anugerah 20 September 2015 2055 YA Plant Or Materials 3 Ambon 005323 0008 24 Desember 2016 PT Imeco Imter Sarana 27 Desember 2016 1591 YA Complete Compact 4 Ambon 005632 0014 22 Desember 2017 PT Citra Pita Niagatama 23 Desember 2017 1230 YA PK/Panel CW Accecories Cable
Sumber: PT Pelabuhan Tanjung Priok, 2021
Tabel 11 di atas adalah barang longstay yang sampai saat ini masih mengendap di lapangan penumpukan wilayah 2  terminal multipurpose dan  masih  diberi  segel  merah  oleh  bea  cukai.  Sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  telah ditemukan bahwa pengenaan jalur merah pada barang impor akan mempengaruh terlambatnya suatu  barang impor untuk dikeluarkan dari area lapangan penumpukan.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan  metode  analisis  faktor  yaitu:  dari    9  variabel  setelah  dilakukan pengujian maka terbentuk 2 faktor yang paling dominan dalam mewakili fakor penyebab keterlambatan pengeluaran barang di lapangan penumpukan wilayah 2 terminal multipurpose . Faktor tersebut diberi nama faktor teknis dengan keragaman data sebesar 51,52% dan administrasi dengan keragaman data sebesar 28,45%. Faktor teknis terdiri atas gangguan pada sistem autogate dan jaringan dengan nilai loading 0,944 (variabel yang paling besar pengaruhnya), keterlambatan trucking dengan  nilai loading 0,927,  buruknya  cuaca  dengan  nilai loading 0,818,  besarnya  biaya penumpukan  diakibatkan  oleh  lamanya  barang  timbun  di  lapangan  penumpukan  dengan  nilai loading 0,818  dan padatnya traffic dengan  nilai loading 0,821.  Faktor  administrasi  terdiri  atas  kurang  tanggapnya  importir  dalam melengkapi  dokumen  impor  yang  sudah  ditentukan  dengan  nilai loading 0,944  (variabel  yang  paling  besar pengaruhnya), proses penerbitan dokumen SPPB dengan nilai loading 0.904, barang impor SPPB dengan nilai loading 0,868, serta pengenaan barang impor berstatus jalur merah dengan nilai loading 0,827. Sehingga dari  kedua faktor tersebut, faktor yang paling dominan mempengaruhi keterlambatan pengeluaran barang ada pada faktor teknis karena memiliki keragaman data sebesar 51,52 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada PT Pelabuhan Tanjung Priok dan semua pihak yang telah membantu dan memfasilitasi penelitian ini.

## Pernyataan Kontribusi Penulis
Semua  penulis  memberikan  kontribusi  yang  setara  sebagai  kontributor  utama  makalah  ini.  Semua  penulis membaca dan menyetujui makalah akhir.

## Pernyataan Pendanaan
Penelitian ini tidak menerima hibah khusus dari lembaga pendanaan di sektor publik, komersial, atau nirlaba. Konflik Kepentingan
Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## Informasi Tambahan
Tidak ada informasi tambahan yang tersedia untuk makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Azizah, A. Y., & Verawati, K. (2020). Implementasi Kenaikan Tarif Progresif pada Petikemas Impor dalam Upaya Menekan Dwelling Time di Terminal Petikemas Koja. Logistik , 13 (2), 20–27. Njatrijani, R., Saptono, H., & Sanjaya, A. C. (2017). Pelaksanaan Pengurusan Dokumen Tentang Impor Barang Terkait dengan Dwellingtime di Pelabuhan Panjang Bandar Lampung. Diponegoro Law Journal , 6 (2), 1-18. Chrisnawati, Y., & Putri, J. R. (2014). Efisiensi Yard Occupation Ratio (YOR) di PT. Indonesia Kendaraan Terminal. Jurnal Logistik D III Transportasi UNJ , 6 (2), 1-8. Ekananda, A. D., Al Musadieq, M., & Supriono. (2017). Analisis Dampak Dwelling Time pada Freight Forwarder (Kendala, Dampak dan Upaya yang dilakukan Freight Forwarder ). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 51 (1), 65-74.
Hadi, W., & Puspitasari, D. (2019). Analisis Penerapan Tarif Progresif dalam Upaya Menekan Dwelling Time Impor di PT. Jakarta International Container Terminal. LOGISTIK , 12 (1), 1-6. Ladesi, V. K., & Ridho, S. (2021). Optimalisasi Proses Cargodoring pada Terminal Peti Kemas Banjarmasin. LOGISTIK , 14 (1), 19-26. Lasse, D. A. (2014). Manajemen Kepelabuhanan . RajaGrafindo Persada. Andara, D. R., & Mulyono, T. (2020). Penanganan Penumpukan Peti Kemas Impor dan Pengaruh terhadap Yard Occupancy Ratio (YOR) Impor pada Terminal Petikemas Koja, Tanjung Priok. LOGISTIK , 13 (2), 38-46. Nurhaliza, I., & Suyadi, D. (2020). Analisis Truck Round Time di Lapangan Impor dalam Kegiatan Delivery di PT. Mustika Alam lestari. LOGISTIK , 13 (1), 31-36. Padlan, A. N. C., & Mulyono, T. (2020). Komparasi Receiving Time pada saat Menggunakan Automatic Gate System dengan Sistem Manual di PT.Mustika Alam Lestari. LOGISTIK , 13 (2), 28–37.
Peraturan Menteri Perhubungan Nomor KM 21 Tahun 2007 tentang Sistem Dan Prosedur Pelayanan Kapal, Barang Dan Penumpang Pada Pelabuhan Laut Yang Diselenggarakan Oleh Unit Pelaksana Teknis (Upt) Kantor Pelabuhan.
Peraturan Menteri Perhubungan Nomor 57 Tahun 2020 tentang Perubahan Kedua Atas Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 51 Tahun 2015 tentang Penyelenggaraan Pelabuhan Laut
Pinori, M., Sompie, B. F., & Willar, D. (2015). Analisis Faktor Keterlambatan Penyelesaian Proyek Konstruksi Gedung terhadap Mutu, Biaya dan Waktu di Dinas Pekerjaan Umum Kota Manado. Jurnal Ilmiah Media Engineering , 5 (2), 401-405.
Peraturan Pemerintan Nomor 69 Tahun 2001 tentang Kepelabuhanan Ruwantono, I. M., & W.P, S. N. (2016). Analisis Penyebab Tidak Tercapainya Target Dwelling Time Menggunakan Metode Fault Tree Analysis , Studi Kasus: PELABUHAN TANJUNG PRIOK (PELINDO II). Industrial Engineering Online Journal , 5 (4), 1-8. Santoso, S. (2011). Statistik Multivariat: Konsep dan Aplikasi dengan SPSS . Elex Media Komputindo.
Sunanda, H., & Rahmayanti, H. (2020). Analisis Dampak Kebijakan Tarif Progresif dalam Hubungan Dwelling Time dan Yard Occupancy Ratio (YOR) di Terminal Petikemas Semarang. LOGISTIK , 13 (1), 1-6. Suryani, & Hendriyadi. (2016). Metode Riset Kuantitatif: Teori Dan Aplikasi pada Penelitian Bidang Manajemen Dan Ekonomi Islam . Prenada Media. Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2008 tentang Pelayaran.
Verawati, K., & Damawaldi, D. O. (2020). Optimalisasi Tempat Penyimpanan Terbuka Kendaraan di PT Indonesia Kendaraan Terminal Jakarta. Jurnal Manajemen Transportasi & Logistik , 7 (3), 216-225. Verawati, K., & Rahmayanti, H. (2021). Pemberdayaan Ekonomi melalui Pelatihan Ekspor pada Kelompok UMKM dan SMK di Kelurahan Duren Jaya Kecamatan Bekasi Timur Kota Bekasi Provinsi Jawa Barat. JURNAL WIDYA LAKSANA , 10 (2), 234-240.
Witjaksono, A., Marimin, M., & Rahardjo, S. (2016). Pengelolaan Waktu Endap dan Tingkat Kepadatan Lapangan Penumpukan Peti Kemas di PT Jakarta International Container Terminal. Jurnal Manajemen Teknologi , 15 (1), 11-35.
Yuliani, A. (2018). Evaluasi Penurunan Dwelling Time menjadi Empat Hari di Pelabuhan Tanjung Priok. Warta Penelitian Perhubungan , 28 (1), 57-70.